| 基于极端学习机的SLFN谐波检测法 |
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| 引用本文： | 项子旋,王振宇,刘国海,奚家健. 基于极端学习机的SLFN谐波检测法[J]. 电测与仪表, 2013, 50(8) |
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| 作者姓名： | 项子旋 王振宇 刘国海 奚家健 |
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| 作者单位： | 江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江,212013 |
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| 基金项目： | 江苏省2012年高校重点学科建设专项基金资助项目[批准号苏财教(2012)83号 |
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| 摘 要： | 为了解决传统电网谐波检测法的实时性和精确度问题，提出一种基于极端学习机（ELM）单隐层前馈神经网络（SLFN）的谐波检测法。该方法把ELM用于SLFN，将傅里叶变换系数选作ELM模型的检测参数，用广义逆矩阵计算输出层权值的最小二乘解，以获得该模型的最优输出向量，从而改善各次谐波电流的检测性能。运用MATLAB仿真软件进行了仿真实验。结果表明：与基于BP算法的SLFN谐波检测法相比，所提出ELM算法的SLFN谐波检测法达到稳定检测的时间缩短，且检测误差的精度有所提高，达到了有效提升谐波检测实时性和精确度的目的。
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| 关 键 词： | 极端学习机(ELM) 单隐层前馈神经网络(SLFN) 谐波电流 实时检测 电力网 |
Harmonic Detecting Approach of SLFN Based on ELM |
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| XIANG Zi-xuan,WANG Zhen-yu,LIU Guo-hai,XI Jia-jian. Harmonic Detecting Approach of SLFN Based on ELM[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2013, 50(8) |
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| Authors: | XIANG Zi-xuan WANG Zhen-yu LIU Guo-hai XI Jia-jian |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | extreme learning machine(ELM) Single-hidden Layer Feed-forward Neural Network(SLFN) harmonic current real time detection power grids |
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